Databricks Runtime 13.0 ML 及更高版本的 GPU 版本。 此微调示例需要 Databricks Runtime 13.0 ML 及更高版本中包含的 🤗 Transformers、🤗 Datasets 和 🤗 Evaluate 包。 MLflow 2.3。 准备和加载数据,以便使用转换器来优化模型。 标记化 Hugging Face 数据集 ...
基于一项由 Answer.AI、Q-Lora 创建者 Tim Dettmers 和 Hugging Face 共同参与的合作项目,作者对 Q-Lora 和 PyTorch FSDP(完全共享数据并行)所能提供的技术支持进行了总结。FSDP 和 Q-Lora 的结合使用能让使用者在 2 个消费级 GPU(24GB)上就能对 Llama 2 70b 或 Mixtral 8x7B 进行微调,细节可以参考...
要将模型从 Hugging Face Hub 加载到本地,我们需要实例化模型对象。我们通过将上一步中定义的model_id作为参数传递给AutoModelForCausalLM类的.from_pretrained来达到此目的。 运行代码并喝口水,模型可能需要几分钟才能下载完毕。 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) 参数是什么? 参数是传递给函...
From bare metal to a 70B model: infrastructure set-up and scripts Hugging Face高效训练技术一:单 GPU 高效训练 Hugging Face高效训练技术二:大模型分布式训练策略--ZeRO、FSDP Hugging Face高效训练技术三:huggingface DeepSpeed文档 Hugging Face高效训练技术四:多GPU分布式训练(DP、PP、TP 、ZeRO) Hugging Face...
我们使用IBM Granite 7B模型 (其架构为 Meta Llama2) 进行吞吐量比较。我们比较了模型的浮点算力利用率 (Model Flops Utilization,MFU) 和每 GPU 每秒词元数这两个指标,并针对 FSDP (完全分片) 和 DeepSpeed (ZeRO3) 两个场景进行了测量。IBM Granite 7Bhttps://hf.co/ibm-granite/granite-7b-base 如上文...
FSDP 和 Q-Lora 的结合使用能让使用者在 2 个消费级 GPU(24GB)上就能对 Llama 2 70b 或 Mixtral 8x7B 进行微调,细节可以参考下面文章。其中 Hugging Face 的 PEFT 库对此有至关重要的作用。 文章地址:https://www.answer.ai/posts/2024-03-06-fsdp-qlora.html ...
我们使用IBM Granite 7B模型(其架构为 Meta Llama2)进行吞吐量比较。我们比较了模型的浮点算力利用率 (Model Flops Utilization,MFU) 和每 GPU 每秒词元数这两个指标,并针对 FSDP(完全分片)和 DeepSpeed(ZeRO3)两个场景进行了测量。 如上文,我们使用 4 张 A100 GPU,超参如下: ...
使用Hugging Face 微调 Gemma 模型 我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google ...
该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包含预训练版本和通过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供反对,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。 Gemma 模型系列同样非常适合利用 Colab 提供的收费 GPU 资源进行原型设计和试验。在这篇文章中,咱们将简要介绍如何...
# GPU: A10 ASR_MODEL=openai/whisper-large-v3 ASSISTANT_MODEL=distil-whisper/distil-large-v3 # 长音频: 60s; 短音频: 8s 长音频 _ 投机解码 ...: avg=4.15s min=3.84s med=3.95s max=6.88s p(90)=4.03s p(95)=4.89s 长音频 _ 直接解码 .....